【摘要】：自適應(yīng)濾波器被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)辨識、信道均衡、語音回聲消除等工程領(lǐng)域,其設(shè)計核心問題是自適應(yīng)濾波算法。非高斯噪聲環(huán)境下的自適應(yīng)濾波算法研究是當前自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域中最為活躍的課題之一。針對非高斯噪聲環(huán)境,設(shè)計收斂速度快、穩(wěn)態(tài)誤差小、計算復(fù)雜度低且魯棒性強的自適應(yīng)濾波算法一直是學術(shù)界和工業(yè)界追求的目標。因此,本文以最大箕舌線準則(Maximum Versoria Criterion,MVC)算法為研究重點,提出若干具有較強魯棒性的算法,以克服現(xiàn)有線性與非線性自適應(yīng)濾波算法在非高斯噪聲環(huán)境下的不足,主要研究工作包括以下內(nèi)容:(1)在非線性自適應(yīng)濾波算法中:1)針對現(xiàn)有的廣義核最大相關(guān)熵(Generalized Kernel Maximum Correntropy,GKMC)算法指數(shù)運算量和穩(wěn)態(tài)誤差大的缺點,將核方法引入MVC算法,提出一種新的核自適應(yīng)濾波算法,即核最大箕舌線準則(Kernel Maximum Versoria Criterion,KMVC)算法,并分析其收斂性。非線性倍頻實驗表明,通過選取不同的形狀參數(shù),KMVC算法能夠在多種非高斯噪聲下具有較強的魯棒性,并且比GKMC算法具有更低的指數(shù)運算量和穩(wěn)態(tài)誤差。2)此外,考慮到KMVC算法的網(wǎng)絡(luò)尺寸會隨著輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量呈線性增長的問題,將在線量化方法引入KMVC算法,提出量化核最大箕舌線準則(Quantized KMVC,QKMVC)算法。仿真結(jié)果表明,QKMVC算法能夠在保證算法性能的前提下,有效地抑制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增長。(2)在線性自適應(yīng)濾波算法中:1)為了進一步提高凸組合最大相關(guān)熵準則(Convex Combination Maximum Correntropy Criterion,CMCC)算法在非平穩(wěn)環(huán)境下的追蹤性能,將多凸組合策略引入最大相關(guān)熵準則(Maximum Correntropy Criterion,MCC)算法,提出多凸組合最大相關(guān)熵準則(Multi-convex Combination MCC,MCMCC)算法。線性系統(tǒng)辨識仿真結(jié)果表明,相比CMCC算法,MCMCC算法在非平穩(wěn)環(huán)境下具有更好的追蹤性能,且能夠追蹤多種權(quán)重變化速率。2)此外,針對MCMCC算法穩(wěn)態(tài)誤差和指數(shù)運算量大的缺點,將多凸組合策略引入MVC算法,提出多凸組合最大箕舌線準則(Multiconvex Combination MVC,MCMVC)算法。仿真結(jié)果表明,相比MCMCC算法,MCMVC算法在保證追蹤性能的同時具有更低指數(shù)運算量和穩(wěn)態(tài)誤差。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN713
【圖文】：

在倍頻環(huán)境下KMVC算法與閾值0.02Q時的QKMVC算法性能比較

【參考文獻】

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本文編號：2719452